High Prevalence of Vancomycin Non-Susceptible and Multi-Drug Resistant Enterococci in Farmed Animals and Fresh Retail Meats in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The emergence of antimicrobial resistant Enterococcus spp., a leading cause of untreatable nosocomial infection, in food animals and dissemination to humans is a public health concern. The study was conducted to determine the prevalence and antimicrobial resistance, and virulence characteristics of Enterococcus faecalis and Enterococcus faecium in food animals and meats in Bangladesh. Enterococcus spp., were confirmed using sodA gene specific PCR, and antimicrobial resistance and virulence properties were characterized by PCR. Enterococcus spp. were recovered from 57% of the collected samples (n=201/352). Farm samples yielded significantly higher (p≤0.05) prevalence (62%) compared to retail meat samples (41%) and E. faecalis (52%) was most frequently isolated species. High proportions of isolates exhibited resistance to tetracycline (74%), erythromycin (65%) and ciprofloxacin (34%). Fifty-one isolates were vancomycin non-susceptible enterococci (VNSE), of which forty-seven were MDR and 20 were linezolid resistant, a last line drug for VNSE. Virulence factors such as gelatinase (gelE), aggregation factor (asa1) and sex pheromone (cpd) were detected along with vancomycin resistance gene (vanA, vanB and vanC2/C3) in VNSE isolates. The high prevalence of MDR enterococci in food animals and retail meats may lead to infection in consumers with concomitant reduced therapeutic options available for treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».